package com.liyong.pullcenter;


import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Slf4j
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class OrderPullScheduler {


    /**
     * 总体评价
     *
     * - 你的“拉单中心”定位清晰：作为多渠道订单的统一入口，聚焦“鉴权、解析、标准化、重试、可观测”这些通用能力。当前设计已经具备良好的可扩展性和工程落地性。
     * 亮点
     *
     * - 策略解耦： AuthStrategy 与 ParserStrategy 分离认证和解析，便于快速接入新渠道。
     * - 标准化输出： StandardOrderDto + PullResponse 收口跨渠道差异，方便上游使用和治理。
     * - 健壮性： @Retryable + 连接池配置，能较好应对瞬时网络问题与并发需求。
     * - 自动装配：Starter 将 HTTP 客户端、策略、服务一次性接好，上游几乎零成本调用。
     * - 可观测性基础：拦截器记录耗时与平台维度，为后续监控打下基础。
     * 潜在风险点
     *
     * - 同步接口触发拉单的阻塞风险：高延时渠道或分页拉取会占用线程，造成接口雪崩。
     * - 重试与幂等：重试可能导致重复拉取或重复入库，需要在落库/去重层强化幂等保障。
     * - 差异化字段与语义：各渠道的订单状态、金额精度、时间字段可能存在语义差异，标准化映射需要治理策略。
     * - 令牌与密钥管理： OAuth2 的令牌刷新、密钥轮换与泄露防护需要统一方案。
     * - 配置动态性：平台配置变更（新增/禁用/改参数）最好支持运行时刷新与灰度。
     * 架构建议
     *
     * - 异步化与解耦
     *   - 将“拉单”从同步 HTTP 调用迁移到任务/消息队列驱动（如 pull-request -> MQ -> worker 拉取 -> 统一入库 ）。
     *   - 接口改为投递拉单请求，返回任务ID；进度与结果通过查询或回调获取。
     * - 并发与分页治理
     *   - 支持分页/增量拉取（按 updatedAt /水位线），避免全量扫描。
     *   - 针对每个平台配置并发上限与速率限制（避免被渠道限流或封禁）。
     * - 熔断与降级
     *   - 集成限流、熔断与隔离（如使用 Sentinel/Resilience4j），避免“一个渠道不稳定拖垮全局”。
     *   - 降级返回缓存/最近成功结果或排队延后执行。
     * - 幂等与去重
     *   - 落库层以 orderId + source 做幂等键；插入前校验或使用幂等表。
     *   - 解析层处理脏数据与类型异常，严格校验字段。
     * - 监控与治理
     *   - 接入 Micrometer + Prometheus/OpenTelemetry，维度包含平台、成功率、耗时分布、错误类型。
     *   - 全链路追踪（TraceId）、结构化日志，定位问题更快。
     * - 配置与安全
     *   - 敏感配置（Token、ApiKey）使用外部密钥管理（Vault、KMS）；最小权限原则。
     *   - 支持 application.yml 与远端配置中心（Nacos/Spring Cloud Config），动态刷新渠道配置。
     *   - 按环境拆分参数（开发/测试/生产），避免误用。
     * 接口设计建议
     *
     * - 触发拉单建议使用 POST /api/orders/pull （包含平台与过滤条件），避免带副作用的 GET 。
     * - 增加筛选参数：时间窗、状态、分页游标，减少不必要扫描。
     * - 返回任务化的响应： { taskId, accepted: true } ；结果通过 GET /api/orders/tasks/{taskId} 查询。
     * 模块边界建议
     *
     * - 将“中心”划分为两层：
     *   - 连接器层：每个渠道一个插件（认证、解析、拉取协议）。
     *   - 编排层：统一调度、并发/重试/熔断、幂等入库、监控。
     * - 当前 Starter 已经初步实现连接器与编排的组合，可逐步演化为插件化架构（SPI/Classpath 扫描），提升扩展性。
     * 测试与质量
     *
     * - 连接器层契约测试：为每个渠道提供 MockServer（JSON/XML），验证解析与认证正确性。
     * - 可靠性测试：注入故障（延时、断网、500/429），验证重试/熔断/降级是否符合预期。
     * - 端到端压测：并发拉单（含分页与增量），观察连接池、CPU、内存与外部限流命中情况。
     * 建议的下一步
     *
     * - 增加异步任务接口与执行器，实现非阻塞拉单。
     * - 接入 Micrometer，并输出平台维度的 success_rate 、 p95_latency 、 error_count 。
     * - 引入幂等落库与去重逻辑，完善数据治理。
     * - 引入限流/熔断策略（按渠道维度），避免故障外溢。
     * - 规范化错误码与消息结构，区分“配置错误/网络错误/解析错误/渠道错误”。
     * 整体而言，你的拉单中心非常接近一个可用的生产级入口。将“触发方式异步化”、“幂等/限流/熔断/监控”做实，再加上配置治理与安全管控，就能在多渠道场景下长期稳定运行。需要我把异步任务接口和执行器的基础骨架也给你加上吗？我可以在 pull-order-center 里追加一个任务管理器与队列式执行方案。
     */
    //定时任务拉单，但是需要各个平台同时拉，每个平台用各自的线程池，而且有告警，失败告警，和重试，需要考虑，拉的单子不能漏

}